Substantive model compatible multilevel multiple imputation: A joint modeling approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substantive model compatible multiple imputation (SMC-MI) is a relatively novel imputation method that is particularly useful when the analyst's model includes interactions, non-linearities, and/or partially observed random slope variables. METHODS: Here we thoroughly investigate a SMC-MI strategy based on joint modeling of the covariates of the analysis model. We provide code to apply the proposed strategy and we perform an extensive simulation work to test it in various circumstances. We explore the impact on the results of various factors, including whether the missing data are at the individual or cluster level, whether there are non-linearities and whether the imputation model is correctly specified. Finally, we apply the imputation methods to the motivating example data. RESULTS: SMC-JM appears to be superior to standard JM imputation, particularly in presence of large variation in random slopes, non-linearities, and interactions. Results seem to be robust to slight mis-specification of the imputation model for the covariates. When imputing level 2 data, enough clusters have to be observed in order to obtain unbiased estimates of the level 2 parameters. CONCLUSIONS: SMC-JM is preferable to standard JM imputation in presence of complexities in the analysis model of interest, such as non-linearities or random slopes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle